数据经纪人，深圳破解数据要素市场化配置难题的切入点

数字经济时代，数据作为新型生产要素，已成为政府、企业和社会组织重要资产与战略资源。如何充分挖掘、发挥数据价值，解决“数据孤岛”等问题，是推动数据要素市场化配置过程中亟待解决的难题。近期，深圳市政府印发《深圳市建设营商环境创新试点城市实施方案》（以下简称《实施方案》），正式开启优化营商环境5.0版改革。《实施方案》中提出“研究建立数据可信流通的中介机制，构建‘高效运行、保障安全、协同监管、公平交易’的数据经纪人体系”，旨在建设数据交易市场，推动粤港澳大湾区数据安全有序流通。

什么是数据经纪人？

（一）“海珠试点”的数据经纪人——具备开展数据经纪活动资质的机构。

在国内，数据经纪人是在去年印发的《广东省数据要素市场化配置改革行动方案》中首次提出的概念，文件要求探索开展数据经纪人试点。去年12月，《广州市海珠区数据经纪人试点工作方案》正式印发。根据海珠区政务数据管理局相关负责人对数据经纪人的定义，“数据经纪人并不是一个自然人，而是一个市场主体……是在政府的监管下，具备开展数据经纪活动资质的机构。”_[1]

（二）上海数据交易所的“数商”——参与到数据场内交易各环节机构的统称。

数据经纪人与“数商”在表达上颇为近似。去年11月，上海数据交易所揭牌成立时提出了“数商”概念。作为数据场内交易中的重要一环，数商主要由数据交易主体和提供数据合规咨询、质量评估、资产评估、交付等多种服务的机构组成。按照上海数据交易所的定位，数商是“数据产品的组织者、跨组织数据资源的联结者，是活跃数据市场的推动者”，对围绕着数据交易所建立的数据交易生态体系起到关键的作用。由此可见，“数据经纪人”与“数商”的共性之处在于都是参与并促成数据交易。不同之处在于，一方面，数据经纪人的服务范围更广，不仅仅可以服务发生在数据交易所中的场内交易，更能够覆盖数据的场外交易；另一方面，数据经纪人的服务内容更有针对性，是数据交易的撮合者，而不作为数据的提供方。因此，数据经纪人体系是数据交易所等数据平台交易模式的有效补充，而非平台的组成部分。

（三）美国的数据经纪商——集数据收集、销售和中介于一体的“Data Broker”。

美国数据经纪商（Data Broker），是指参与到数据交易中的中介机构，这与“海珠试点”中对数据经纪人的定义吻合。美国的数据交易主要有三种模式，分别是个人提供数据给平台的“C2B模式”、数据拥有方提供数据给数据需求方的“B2B模式”，以及数据平台收集数据并出售数据的“B2B2C模式”。“Data Broker”在“B2B模式”中提供传统的经纪服务，以中间代理人身份为数据提供方和数据购买方提供数据交易撮合服务，但在“B2B2C模式”中，“Data Broker”收集数据并进行出售，与国内万得数据（Wind）等企业较为类似。

总结而言，作为新兴行业，我国数据经纪人主要定位于数据交易中介机构，是对数据交易所的制度性补充。至于能否发展成为类似美国兼具数据中介和数据收集、加工、出售等功能的数据经纪商，仍有待进一步观察。

深圳为什么需要数据经纪人？

（一）数据要素市场存在严重的供需信息不对称问题。

阻碍数据交易的难题之一就是供需信息不对称。一方面，数据购买方虽然有相关的数据需求，但有时并不了解具体需要的是哪些数据产品，即使了解也苦于找不到合适数据的提供方；另一方面，数据提供方拥有可出售的数据，但不知道数据的具体价值，可用于什么样的场景，以及谁需要这些数据，从而导致了“数据孤岛”的形成。这时候便需要数据经纪人作为“牵线人”。

数据经纪人可以在一定程度上解决上述问题。数据出售方在数据经纪人处提供数据包含内容、数据规模等相关信息。数据购买方向数据经纪人提出相关的业务需求，由数据经纪人为购买方匹配具体的数据和供应者，最终促成双方交易。国网上海市电力公司与中国工商银行上海分行完成“企业电智绘”产品交易后，国网电力上海公司互联网部副主任奚增辉也感慨，“如果有经纪人帮忙，电力数据就能找到更多客户，也能早几年走上变现路。”这也进一步肯定了数据经纪人对于促进数据交易的重要性。此外，数据经纪人还可以进一步挖掘数据需求，促成更多的交易发生，从而充分发挥数据要素的价值。

（二）数据交易过程存在监管难的问题。

《实施方案》中强调数据需要“安全有序流通”。过去数据交易普遍仅涉及买卖双方，数据需求者向数据提供者直接购买数据，相关部门很难对交易行为、数据合法性，以及数据后续使用进行监管，极易导致数据泄露等问题，难以保证数据流通的安全性。

数据经纪人通过为交易双方“牵线”，从而作为第三方介入到数据交易当中，而监管部门可以要求数据经纪人对交易进行备案，从而对交易前、中、后期的数据使用、存储等环节进行全周期的监管。当数据经纪人作用得到较好发挥、多数交易均是通过数据经纪人达成时，监管部门便可以实现对数据交易进行监管的目标。

（三）数据要素跨境流通需要数据经纪人缓解制度差异。

粤港澳大湾区具有“一国两制三法域”的特点，三地数据交易流通需要满足不同的数据流动管理制度和监管规定。数据经纪人是在《实施方案》中“推动粤港澳大湾区数据安全有序流通”这一改革事项下提出的，对于深圳而言，数据经纪人的重要职责之一便是促进数据在大湾区三法域内安全有序流通。

过往交易双方由于对三地法律法规对数据跨境流通的规定不熟悉，导致数据交易难以达成或通过不合规的方式进行，不利于数据要素的安全流动。引入数据经纪人制度后，数据经纪人可以利用对三地法律、管理和监管等规范的专业知识优势，为数据交易者提供数据匿名、数据脱敏、数据合规等方面的专业服务，使跨境数据满足相关标准和监管要求，从而促成数据交易，并确保数据安全与交易安全。

深圳建立数据经纪人体系需要解决什么问题？

（一）如何在数据经纪人体系下平衡个人权利与数据价值。

数据经纪人虽然可以促进数据要素市场化，但数据交易过程仍存在个人数据权利缺位、行业透明性低、潜在的消费者歧视等风险和问题。尤其是在“C2B”和“B2B2C”模式下，数据经纪人采集数据并进行存储，容易导致数据提供者权利受损的情况发生。数据经纪行业发展较早的美国便发生了相关案例。据外国媒体Security Affairs报道，由于美国数据经纪商LimeLeads的失误操作，导致其拥有的4900万条用户记录被公开在互联网，致使用户个人信息和隐私受到严重损害。虽然对数据进行收集和存储的机构会给予个人选择是否允许采集并使用个人数据的空间，但在收集数据后，个人通常无法知晓数据究竟被如何使用以及用于何处，更缺乏维护个人权利的能力和途径。因此，在构建数据经纪人体系的过程中，政府需要完善相关立法，明确数据经纪人在数据交易中对数据安全和个人信息保护的具体义务和责任范围。

（二）如何解决数据经纪人领域人才缺失问题。

在数据经纪人体系中，数据人才是关键要素。目前数据人才市场依旧处于紧缩状态，数据科学家、数据架构师、数据产品经理等各类数据人才总体供给数量较少，数据合规官、数据安全官等岗位人选更是高薪难觅。数据人才较少的原因，一方面在于相关岗位对工作经验和工作年限要求较高，招聘网站上相关岗位对工作年限要求一般在5-7年；另一方面在于这类岗位需要既懂数据技术，又了解数据市场，更要熟悉相关法律法规的复合型人才。

深圳构建数据经纪人体系需要重点解决人才缺失的问题，一是可以鼓励相关机构加大对人才培训的投入，培养从业人员的数据思维，提升相关专业能力；二是需要推动高校和技术专业学校培养更多数据经纪人才，通过设置相关专业学科补足人才缺口；三是可以借助专家智库团队提供的智力和技术支持，弥补现阶段数据经纪人领域相关人才相对匮乏的窘境，为数据交易中出现的经济、法律和技术等方面问题，提供切实可行的解决方案。

（三）如何与政府首席数据官制度形成良性互动。

数据经纪人的职责在于促进数据要素市场化配置，充当着数据价值发现者、数据交易组织者、交易公平保障者和交易主体权益维护者等多重角色；政府首席数据官的职责在于在保障数据安全的前提下，有序推进公共数据共享开放和开发利用，领导本行政区域内数据工作和信息化建设，以及推动公共数据与社会数据深度融合和应用场景创新。政府首席数据官制度和数据经纪人制度的设立都旨在充分挖掘数据价值，解决“数据孤岛”问题，进而促进数据要素流通。二者的不同之处在于，政府首席数据官侧重于利用行政手段，最大化公共数据的价值，而数据经纪人侧重于通过市场力量，最大化个人和企业等社会数据的价值。

政府首席数据官和数据经纪人面对的数据实质上是可流通数据这个大集合中的两个子集并且互为补集，政府首席数据官和数据经纪人两种制度的“合集”便是最大化发挥数据要素价值的途径。在数据经纪人体系的建立过程中，应注重与政府首席数据官共同推动个人和企业数据与公共数据融合，打破企业、社会与公共数据之间的流动壁垒，提升数据质量，共同挖掘数据应用场景，让两种制度有机结合，形成良性互动。

（四）如何丰富数据经纪人的综合服务能力。

《深圳市建设营商环境创新试点城市首批改革事项清单》中提到“开展数据经纪人试点，探索设立社会性数据经纪机构，开展数据要素市场流通中介服务，规范数据经纪人执业行为”，对于数据经纪人的定位和功能主要还是中介服务。数据经纪人虽“始于中介服务”，但不应“止于中介服务”。一方面，数据经纪人应主动提升自身综合服务能力，另一方面，也需要政府在制度建设上进一步明确和拓展数据经纪人的服务范围。未来深圳的数据经纪人体系建设，可围绕数据交易开展技术服务、数据处理服务、数据质量评估、数据定价和数据合规等方面的探索，从而提供更为多元化的交易服务，更好地参与数据交易市场建设，促进数据要素在粤港澳大湾区内安全有序流通。

[1] 南方Plus. 什么是“数据经纪人”？https://static.nfapp.southcn.com/content/202201/18/c6144570.html 最后访问日期：2022年5月12日

本文作者

李恩汉

中国（深圳）综合开发研究院 中国通证数字经济研究中心，经济学博士后

本文作者

吴伟杰

中国（深圳）综合开发研究院 城市和乡村发展研究中心，金融学硕士

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